基于K-表达式长度的改进GEP算法研究

涂燕琼  

【摘要】：在基因表达式编程中,个体适应值的计算是频繁发生的操作,要动态生成和遍历大量的树,成为影响GEP算法效率的瓶颈.为此,提出了基于K-表达式长度快速求适应值的KLCF算法,实验表明KLCF算法简单有效且大大缩短演化时间;同时也提出了改进的基因表达式算法KL-GEP,实验表明,KL-GEP与GP和GEP相比,具有更高的拟合和预测精度、更快的收敛速度.

【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;
【关键词】： 基因表达式编程 GEP K-表达式 表达式树 适应值
【分类号】：TP301.6
【正文快照】：

0引言基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)结合了遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和遗传程序设计(Genetic Programming,GP)的思想,是一种基于基因型和表现型的自适应演化算法[1-2].GEP继承了GP和GA的优点,表现为定长线性串(基因组或染色体),易于遗传操作,又间

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